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理解新媒体运营岗位
首先,所谓的新媒体运营,其实就是在企业中为了获取精准的潜在用户,并提升转化率的负责内容生产、渠道运营、商务合作、活动策划,具有用户调研、
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、文案策划、沟通合作等能力的综合性人才。
我好想食麥當勞
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2024-02-10 23:25
鄂维南:从数学角度,理解
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鄂老师首先分享了他对
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数学本质的理解(函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解);然后介绍了
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当贝叶斯,奥卡姆和香农一起来定义
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来源:数学中国【导读】当贝叶斯、奥卡姆和香农一起给
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2024-02-10 22:58
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人工智能
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深度学习
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各种算法汇总模板
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算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!
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2024-02-10 22:28
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与Excel简介重点:
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:利用统计学方法从收集的数据,进行分析,得到知识,知道决策。
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2024-02-10 22:10
用 Python 分析过往 36 年春晚节目数据,发现一些趣事
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,会回答下面这些问题,在知道答案之前,你可以先猜猜看:谁导演
Vincent8080
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2024-02-10 22:49
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五、
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模型及其实现1
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1)基础要求:所有的数据全部变为了特征,而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择(可选)进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理,使数据更适合
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分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督
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—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集
ITS_Oaij
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玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模
这种方法可以用于预测、设计和推理、其他
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任务。多项式回归是一种统计学和
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领域常用的回归分析方法,属于线性回归的一种形式,将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多
QBoson
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系列——(十三)多项式回归
引言在
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领域,线性回归是一种常见且简单的模型。然而,在某些情况下,变量之间的关系并不是线性的,这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。
飞影铠甲
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2024-02-10 21:06
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30个超实用的Python极简代码,五分钟get
(文末有Python资料领取)Python是
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最广泛采用的编程语言,也是目前最流行的语言之一,它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。
进击的码农!
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2024-02-10 20:08
python
Python入门
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python开发
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python代码大全可复制免费,手机编程代码大全python
前言Python作为一门简洁而强大的编程语言,广泛应用于
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、Web开发、人工智能等领域。
www55597
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2024-02-10 20:38
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近期学习计划
今年学习主要有三大目标,一个是
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,一个是指数基金投资进阶,一个是经济学。分别梳理一下进度和掌握情况。
厚德简物
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2024-02-10 19:58
通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据
我将通过一个实际示例进行解释,在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的
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问题,以了解它们的影响。
challeypeng
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2024-02-10 19:56
数据科学
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算法
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【
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】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据(附代码)
1、简介不平衡数据集是
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和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时,
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模型往往会偏向大多数类别,从而导致性能不佳。
小Z的科研日常
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2024-02-10 19:26
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快速了解
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中过采样(SMOTE)问题
目录为什么要用过采样?一、过采样二、SMOTE算法三、优缺点四、python代码示例为什么要用过采样?当我们创建一个逻辑回归模型时,往往会遇到这样一个问题,那就是两类标签的数量相差非常大,可能达到几十万甚至上百万,导致创建的模型往往不是很准确。那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢?通常可以通过下采样或者过采样进行优化,这里我们就先来学习一种方法——过采样。一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方
AI_dataloads
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单细胞分析之细胞注释工具Garnett
Garnett使用弹性网回归模型的
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算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网:https://cole-trapn
11的雾
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2024-02-10 19:00
python从入门到精通(十):python爬虫的初级使用
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和可视化基础python爬虫分析python的4种爬虫方法第一种:基于urllib库的方法(一)任务介绍(二)认识爬虫2.1了解爬虫的商业价值2.2爬虫的原理(三)基本流程3.1准备工作
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python从入门到精通(十):python常见标准库的使用
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2024-02-10 19:44
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和可视化基础第二十六章:python面向对象编程(七)继承7.1面向对象三大特性7.2单继承7.3继承的语法7.3.1专业术语7.3.2继承的传递性7.3.3继承传递中的注意事项7.4
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数据库管理149期2024-02-10数据库管理-第149期OracleVectorDB&AI-01(20240210)1
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住在天上的云
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笔记】决策树
决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子:SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW
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决策树
【
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笔记】回归算法
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
住在天上的云
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线性回归
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前言在交流
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之前,我们首先要理解什么情况下需要进行收据分析。当游戏的数据发生波动的时候,尤其是变化比较大的时候需要进行
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一条咸鱼的干货
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2021-11-29
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PyTorch: torch.max()函数详解
torch.max函数详解:基于PyTorch的深入探索文章目录引言torch.max()函数简介torch.max()的返回值torch.max()的应用示例torch.max()的高级特性结尾引言在深度学习和
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顶峰相见_li
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微软技术专家带你学 AI|Azure OpenAI 服务
点击蓝字关注我们编辑:AlanWang排版:RaniSun微软技术专家带你学AI新的一年,为帮助开发者们在Azure上掌握人工智能,我们特别带来「微软技术专家带你学AI」系列,通过4期的课程,带大家从
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的基本原理深入
MicrosoftReactor
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的健康调整2018-05-06好事
1完成了知识的再次整理,知识体系化,在整理的过程中,也看到了自己的不足,《情商2》这本书很不错!2午休后,身体进一步的恢复,休息放松中的慢思考,更不错!3周回顾,反思了自己不足,相信我会很快的调整过来!4早晨晨练,看到跳广场舞的人们,很快乐,这也是一种生活!快乐的生活花墙5继续使用思维导图进行阅读的分享,效能在提升!6建立在数字分析之上的健康调整,很有效,相信自己!会做的更好!
LiHongxi
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2024-02-10 15:13
深度学习视频详解
梯度下降,神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】
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2024-02-10 14:50
科技前沿
NumPy:Python的强大数值计算库
它提供了高性能的多维数组对象和广泛的数学函数,使得在Python中进行科学计算和
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变得更加简单和高效。本文将介绍NumPy的主要特点、常用功能和应用场景,以展示它在数据科学领域的重要性和价值。
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产品经理面试遇到的问题
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谁来做?7.你如何和你们的设计师、程序猿、测试配合的?8.你个产品团队是产品来领导还是技术来领导还是项目经理来领导?如果没有项目经理怎么办?9.产品的核心理念。价值观。策略怎么做的?
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小能手:JSON库的用法
如何使用Python语言来编码和解码JSON对象?JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写。JSON函数使用JSON函数需要导入json库:importjson。函数描述:json.dumps将Python对象编码成JSON字符串json.loads将已编码的JSON字符串解码为Python对象语法:json.dumps(obj,sk
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计算两个数相除后的余数返回值为浮点型math.fmod(x, y)
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计算数组中每个元素以e为底数的指数运算e^xnumpy.exp(x)
【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-
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第十四届脑电
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进阶班(训练营:2023.10.29~11.11)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★“十三五”时期,脑科学与类脑研究被纳入“科技创新2030-重大项目”,将“以脑认知原理为主体,以类脑计算与脑机智能、
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2024-02-10 13:31
一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)
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2024-02-10 12:39
Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】
摘要对于隐写分析,许多研究表明卷积神经网络比传统
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方法的两部分结构具有更好的性能。然而,仍然有两个问题需要解决:降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。
CV误会了我
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2024-02-10 12:01
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计算机视觉
机器学习
让你能进“大厂”的
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项目是长怎样?全套路线(建议收藏)
《算法+数据结构》全套路线(建议收藏)前言 所谓活到老,学到老,虽然我感觉自己已经学了很多算法了,但是昨天熬夜整理完以后发现,自己还是个弟弟,实在忍不住了,打算把算法学习路线发出来,我把整个算法学习的阶段总结成了五个步骤,分别为:基础语法学习、语法配套练习、数据结构、算法入门、算法进阶。本文梳理了这五个大项的思维导图,在下文会有详细介绍。 希望各位能够找到自己的定位,通过自己的努力在算法这条路
悠玩编程
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2024-02-10 12:55
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hummingbird,一个非常好用的 Python 库!
随着人工智能和
机器学习
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近咫/\ぃ天涯
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2024-02-10 12:54
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政安晨:示例演绎TensorFlow的官方指南(三){快速使用数据可视化工具TensorBoard}
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中,要改进模型的某些参数,您通常需要对其进行衡量。TensorBoard是用于提供
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工作流期间所需测量和呈现的工具。
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政安晨的机器学习笔记
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实战【十一】:学习用scorecardpy搭建风控评分卡模型【文末源码地址】
文章目录评分卡模型一、数据预处理scorecardpy自带数据查看数据行列查看数据内容,用sample()比head()可以看更多的数据统计每个变量的缺失占比情况查看数据的信息查看每个变量有多少分类描述性统计数据之间的相关性二、数据筛选sc.var_filter()划分数据三、变量分箱woebin()woebin_plot()分箱调整四、WOE转化五、建立模型六、模型评估七、评分稳定性评分映射计算
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工作中,判断节假日的使用场景主要有以下几个方面:销售
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首先需要了解统计学,统计分析是
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2024-02-10 12:17
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今天,给大家带来一个python很棒的应用,那就用python技术进行
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2024-02-10 12:16
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